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一串比特通常代表的是数字信息(numer…ica1informadon)。
假如你数数的时候,跳过所有不含1和0的数字,得出的结果会是:1,10,11,100,101,110,111,等等。
这些数字在二进制中代表了1,2,3,4,5,6,7等数字。
比特一向是数字化计算中的基本粒子,但在过去25年中,我们极大地扩展了二进制的语汇,使它包含了大量数字以外的东西。
越来越多的信息,如声音和影像,都被数字化了,被简化为同样的1和0。
把一个信号数字化,意味着从这个信号中取样。
如果我们把这些样本紧密地排列起来,几乎能让原状完全重现。
例如,在一张音乐光盘中,声音的取样是每秒44100次,声波的波形(waveform,声压的度数,可以像电压一样衡量)被记录成为不连贯的数字(这些数字被转换为比特)。
当比特串以每秒44100次的速度重现时,能以连续音重新奏出原本的音乐。
由于这些分别取样的连续音节之间间隔极短,因此在我们耳中听不出一段段分隔的音阶,而完全是连续的曲调。
黑白照片的情况也如出一辙。
你只要把电子照相机的道理想成是在一个影像上打出精密的格子(grid),然后记录每个格子的灰度就可以了。
假定我们把全黑的值设为1,全白的值设为255,那么任何明暗度的灰色都会介于这两者之间。
而由8个比特组成的二进制位组(称为一个字节,即byte)就正好有256种排列“1”和“0”的方式,也就是从 到11111111。
用这种严密的格子和细致的明暗度层次,你可以完美地复制出肉眼难辨真伪的图像。
但是,假如你采用的格子比较粗糙,或是明暗度的层次不够精细,那么你就会看到数字化的斧凿痕迹,也就是依稀可见的轮廓线条和斑驳的颗粒。
从个别的像素(pixel)中产生连续图像的道理,和我们所熟悉的物质世界的现象非常类似,只不过其过程更为精细而已。
物质是由原子组成的,但是假如你从亚原子(subatomic)的层次来观察经过处理的光滑的金属表面,那么你会看到许多坑洞。
我们眼中的金属所以光滑而坚实,只不过是因为其组成部分非常微小。
数字化产物也是如此。
但是,我们在日常生活中所体验的世界其实是非常“模拟化�
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